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 Datawhale干货 译者：张贤，哈尔滨工程大学，Datawhale原创作者本文约4000字，建议阅读11分钟审稿人：Jepson，Datawhale成员，毕业于中国科学院，目前在腾讯从事推荐算法工作。序列到序列（seq2seq）模型是一种深度学习模型，在很多任务上都取得了成功，如：机器翻译、文本摘要、图像描述生成。谷歌翻译在 2016 年年末开始使用这种模型。有2篇开创性的论文：Sutskever等2014年发布的：https://papers.nips.cc/paper/5346-sequence-to-sequence-learning-with-neural-networks.pdf，Cho等2014年发布的：http://emnlp2014.org/papers/pdf/EMNLP2014179.pdf都对这些模型进行了解释。然而，我发现，想要充分理解模型并实现它，需要拆解一系列概念，而这些概念是层层递进的。我认为，如果能够把这些概念进行可视化，会 ………………………………